Los 4 principales desafíos de la ciencia de datos y soluciones simples para ellos en 2022

La ciencia de datos es uno de los campos más emocionantes en la actualidad que está capacitando a las empresas para mejorar sus negocios. Con tantos datos producidos constantemente por servidores de red, sensores IoT, páginas oficiales de redes sociales, bases de datos y registros de empresas, deben manejarse y no pueden ignorarse. Los científicos de datos recopilan estos conjuntos de datos, eliminan los datos no deseados y luego los analizan.

Este análisis ayuda a comprender dónde se encuentra actualmente el negocio y las áreas en las que la empresa puede mejorar. Pero, entender los datos no es tan fácil. Los científicos de datos y los analistas de datos encuentran problemas, como la acumulación de datos, problemas de seguridad y la falta de tecnología adecuada.

Desafíos de la ciencia de datos

1. Identificar el problema de los datos

Uno de los desafíos más difíciles de la ciencia de datos es identificar el problema o la cuestión. Los científicos de datos en su mayoría comienzan con un gran conjunto de datos que a menudo no está estructurado. Tienen que entender lo que tienen que hacer con estos datos.

Por ejemplo, es posible que deban analizar estos datos para resolver un problema comercial, como la pérdida de un grupo específico de clientes. O bien, es posible que tengan que analizar los datos comerciales para comprender dónde han sufrido una pérdida en los últimos años.

Solución

Antes de analizar cualquier conjunto de datos, el mejor enfoque es comprender el problema que debe resolverse. Comprender los requisitos comerciales ayudará al científico de datos a preparar un flujo de trabajo. También se puede crear una lista de verificación que se puede marcar a medida que se analizan los datos.

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2. Encontrar los datos más adecuados

Dado que las empresas producen enormes cantidades de datos cada segundo, es una tarea abrumadora obtener los datos correctos para el análisis. Esto se debe a que el conjunto de datos correcto será crucial para desarrollar el modelo de datos más apropiado . Los datos correctos que tienen el formato correcto llevarán menos tiempo para limpiar y analizar.

Por ejemplo, para analizar el rendimiento comercial de una empresa, necesita el conjunto de datos que contiene los datos financieros del año en curso o de los últimos años. La cantidad de datos también es importante. Demasiados datos son tan dañinos como datos insuficientes.

Puede haber una situación en la que deba acceder a datos de varias fuentes, incluidos registros de clientes y bases de datos de empleados, lo que puede ser difícil.

Solución

Si es un científico de datos, debe comunicarse con los funcionarios de la empresa para obtener datos. Esto garantiza que tenga todos los conjuntos de datos necesarios para abordar el problema. Los sistemas de gestión de datos y las herramientas de integración de datos también deben manejarse. Las herramientas de datos, como Azure Stream Analytics, ayudan a recopilar datos de diferentes fuentes, agregarlos y filtrarlos.

Herramientas como estas ayudan a conectar todas las fuentes de datos y preparar un flujo de trabajo.

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3. Falta de mano de obra calificada

A medida que más y más empresas se vuelven dependientes de la ciencia de datos, la demanda de profesionales de datos capacitados aumenta. Este es uno de los principales desafíos de la ciencia de datos en este momento. Los métodos tradicionales de trabajar con datos han cambiado. Pero, el hecho es que muchos empleados no han podido seguir el ritmo de los desarrollos.

Muchos profesionales de la ciencia de datos recién comienzan como juniors sin mucha experiencia. Él / ella podría tener las habilidades estadísticas y técnicas para jugar con los datos. Pero, la falta de experiencia y conocimiento del dominio no le dará los resultados que requiere.

Es responsabilidad de los altos funcionarios de la empresa enriquecer su fuerza de trabajo.

Solución

Las empresas deben comenzar por invertir más en la contratación de científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de datos. Si es necesario, deben crear nuevos puestos de trabajo. Otro paso es organizar talleres y capacitación en ciencia de datos para los empleados existentes. También se pueden realizar seminarios para garantizar que todos los empleados tengan una comprensión básica del análisis de datos.

Otro paso innovador que han dado muchas empresas es comprar software moderno de análisis de datos que funciona con inteligencia artificial. Este software puede ser operado por empleados que no tienen experiencia en ciencia de datos pero tienen el conocimiento básico del dominio. Esto ayuda a las organizaciones a reducir sus costos de contratación y capacitación.

4. Limpieza de datos

La limpieza de datos o la eliminación de datos no deseados de un conjunto de datos es uno de los desafíos apremiantes de la ciencia de datos . Se observa que las empresas pierden casi el 25% de sus ingresos, ya que la limpieza de datos incorrectos es costosa. ¡Trabajar en conjuntos de datos que consisten en muchas inconsistencias e información no deseada puede causar estragos en la vida de un científico de datos!

Como estos profesionales tienen que trabajar con terabytes de datos, la limpieza de datos inconsistentes puede requerir muchas horas de trabajo. Además, estos tipos de conjuntos de datos pueden generar resultados no deseados e incorrectos.

Solución

El gobierno de datos es la mejor solución a este problema. Se refiere al conjunto de procedimientos para administrar los activos de datos dentro de una empresa. Los profesionales de datos deben usar herramientas modernas de gobierno de datos para limpiar, formatear y mantener la precisión de los conjuntos de datos que manejan.

Las mejores herramientas de gobierno de datos son:

• Gobierno de datos de IBM
• borde ovalado
• Collibra
• Cierto
• Informática
• Alteryx
• Talend

Otro paso importante que deben tomar las organizaciones es contratar profesionales para velar por la calidad de los datos. Como es un problema empresarial, los gerentes de calidad de datos deben estar presentes en todos los departamentos para garantizar la calidad y precisión de los conjuntos de datos.

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Terminando

Manejar grandes conjuntos de datos y enfrentar los desafíos de la ciencia de datos es una tarea difícil. Los profesionales de la ciencia de datos son una parte integral de las grandes corporaciones en la actualidad. Además de utilizar las habilidades y la experiencia de los científicos de datos, las empresas también pueden buscar asesoramiento profesional. Los consultores de ciencia de datos pueden salvar el día al proporcionar información valiosa sobre cómo manejar los datos de una organización.

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